穿戴式跌倒检测中特征向量的提取和降维研究
Research on feature vector extraction and dimension reduction of wearable fall detection
江苏大学 计算机科学与通信工程学院, 江苏 镇江 212013
摘要
穿戴式跌倒检测中老年人特征属性过多会造成维数灾难，影响后续跌倒检测精度。针对此问题，首先采用时域分析法提取初始特征向量集，用提出的改进核主成分分析算法（IKPCA）对特征向量进行降维，从而获得优质的特征向量集，使得后续的分类具有更好的效果。IKPCA算法首先利用I-RELIEF算法对初始特征向量集进行特征选择，然后计算跌倒特征向量的信息度量和相似度度量；最后根据跌倒特征向量的相似度度量剔除无效的跌倒特征向量。IKPCA算法不但保持核主成分分析算法（KPCA）较好的降维能力，而且扩充了较好的分类能力。利用真实的数据集进行实验，对比分析表明，相比其他算法，IKPCA算法能够得到更优质的特征向量数据集。
基金项目
江苏省六大人才高峰项目(2014-WLW-012)
江苏省重点研发计划(社会发展)资助项目(BE2016630,BE2015617)
无锡市卫计委重点项目(Z201603)
无锡市科技型中小企业创新基金资助项目(WX0301-B010508-160104-PB)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.07.0674
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 103-105,114
文章编号: 1001-3695(2019)01-023-0103-03
发布历史
[2019-01-05] 印刷出版
引用本文
李雷, 张帆, 施化吉, 等. 穿戴式跌倒检测中特征向量的提取和降维研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (1): 103-105,114. (Li Lei, Zhang Fan, Shi Huaji, et al. Research on feature vector extraction and dimension reduction of wearable fall detection [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (1): 103-105,114. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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